Niedawno sprawdziłem algorytm XGBoost i zauważyłem, że ten algorytm może obsłużyć brakujące dane (bez konieczności przypisywania) w fazie szkolenia. Zastanawiałem się, czy XGboost może obsłużyć brakujące dane (bez konieczności imputacji), gdy jest używany do prognozowania nowych obserwacji, czy konieczne jest przypisanie brakujących danych.
Z góry dziękuję.
źródło